Digital font generation using long short-term memory networks
Uzun kısa vadeli bellek agları ile sayısal yazı tipi üretimi
- Tez No: 563893
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları, makine öğrenmesi alanında, dizisel veri içeren problemlerde başarıyla kullanılmaktadır. Dizi sınıflandırma alanındaki yaygın kullanımlarına ek olarak, Uzun Kısa Süreli Bellek Ağları'ndan, dizi öngörüsü alanında da yararlanılmaktadır. Bu ağların tahmin yetenekleri, el yazısı üretimi, müzik üretimi, ve diğer diziler üzerinde üretim için de geniş çapta tercih edilmektedir. Ancak, diğer makine öğrenmesi yöntemleri ile karşılaştırıldıklarında; Uzun Kısa Süreli Bellek Ağlarının konfigürasyonları ve eğitim aşamaları, eğitilecek veri karmaşıklaştıkça daha fazla zorlaşmaktadır. Bu araştırmanın hedefi, Uzun Kısa Süreli Bellek Ağlarının ve türevlerinin, göreceli olarak karmaşık bir veri olan sayısal yazıtipleri üzerinde denemektir. Bu amaçla kontrollü deneyler yapılmış, Uzun Kısa Süreli Bellek Ağlarının farklı konfigürasyonlardaki başarıları ölçülmüş ve karşılaştırılmıştır. Bu dökümanda, sayısal yazıtipleri kullanılarak bir makine öğrenmesi veri tabanı oluşturulma süreci, makine eğitimi aşamaları ve stratejileri açıklanmış, Sayısal yazıtipi üretim sonuçları gösterilmiş ve incelenmiştir.
Özet (Çeviri)
Long Short-Term Memory (LSTM) Networks are powerful models to solve sequential problems in machine learning. Apart from their use on sequence classification, LSTMs are also used for sequence prediction. Predictive features of LSTMs have been used extensively to generate handwriting, music and several other types of sequences. Configuration and training of LSTM networks are relatively more arduous than non-sequential models, especially when input data is complex. In this research, the aim is to train LSTM networks and its different variations, use their generative features on a relatively obscure and complex type of sequences in machine learning; digital fonts. Controlled experiments have been performed to find the effects of different model parameters, input encodings or network architectures on learning font based sequences. All in all, in this document; the procedure of creating a dataset from digital fonts are provided, training strategies are demonstrated and the generative results are discussed.
Benzer Tezler
- Görsel iletişim tasarımında yeni nesil değişken font tasarımı ve bir uygulama
Next generation variable font design and a practise in visual communication design
ANIL SARIKAVAK
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2023
Güzel SanatlarHacettepe ÜniversitesiGrafik Ana Bilim Dalı
DOÇ. MÜGE BURCU ŞEN
- Fontun evrimi: Günümüz eğitim sisteminde yeni nesil değişken font teknolojisinin öğrencilerin öğrenme, dikkat ve okuma algısı üzerindeki etkisi
Evolutıon of font: The effect of new generation varıable font technology on learning, attention and reading perception of students in today's education system
FATİH ŞAHİNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGiresun ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA NUR ATASOY
- The franken-font
Franken-font
CEM SİNA ÇETİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Güzel SanatlarSabancı ÜniversitesiGörsel İletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. ONUR FATİH YAZICIGİL
- Grafik tasarımda yeni nesil font tasarımları üzerine inceleme; deneysel bir font tasarımı
Review on new generation font design within graphic design; an experimental font design
MÜNİRE YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Güzel SanatlarSüleyman Demirel ÜniversitesiGrafik Tasarımı Ana Sanat Dalı
DOÇ. YUSUF KEŞ
- Alternatif medya yaklaşımıyla Kürtçe dijital kültür-sanat dergiciliği
The publication of Kurdish digital culture and art magazines through an alternative media approach
LEYLA ÖZKAPLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
GazetecilikGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEREN SÖZERİ ÖZDAL